Power Automate | Avançado
MAPA112
Online
Presencial
14:00 H
Próximas Datas
Introdução
Este curso avançado dá continuidade ao MAPA111 e destina-se a quem já domina os fundamentos do Microsoft Power Automate e pretende construir soluções de nível profissional e empresarial. O foco está em expressões e manipulação de dados complexos, modelação e consulta de dados no Dataverse, integração com APIs e o Microsoft Graph, criação de conectores personalizados, tratamento de erros e resiliência, gestão do ciclo de vida das soluções (ALM/DevOps) e aplicação de inteligência artificial nos fluxos.
A abordagem é predominantemente prática: cada módulo inclui exercícios detalhados e os trabalhos encadeiam-se num projeto integrador ponta a ponta, permitindo aplicar os conceitos em cenários reais e replicáveis no contexto profissional.
A abordagem é predominantemente prática: cada módulo inclui exercícios detalhados e os trabalhos encadeiam-se num projeto integrador ponta a ponta, permitindo aplicar os conceitos em cenários reais e replicáveis no contexto profissional.
Público Alvo
• Profissionais que concluíram o curso MAPA111 (ou com conhecimentos equivalentes) e pretendem aprofundar competências.
• Programadores de Power Platform e criadores [makers] avançados que desenvolvem automações reutilizáveis.
• Profissionais de TI e arquitetos de soluções responsáveis por processos críticos e integrações.
• Analistas de dados e de negócio que integram múltiplas fontes de dados, APIs e serviços.
• Programadores de Power Platform e criadores [makers] avançados que desenvolvem automações reutilizáveis.
• Profissionais de TI e arquitetos de soluções responsáveis por processos críticos e integrações.
• Analistas de dados e de negócio que integram múltiplas fontes de dados, APIs e serviços.
Quando Completar o curso
Após a conclusão deste curso, os formandos deverão ser capazes de:
• Dominar expressões e a linguagem de definição de fluxos para manipular texto, datas, objetos e matrizes complexos.
• Modelar e consultar dados no Dataverse de forma eficiente, com OData e FetchXML.
• Integrar APIs REST e o Microsoft Graph, gerindo autenticação, paginação e limites de utilização.
• Criar e versionar conectores personalizados [Custom Connectors].
• Implementar tratamento de erros, repetições e padrões de resiliência e desempenho.
• Aplicar práticas de ALM e DevOps com soluções, ambientes, variáveis de ambiente e pipelines.
• Incorporar capacidades de inteligência artificial nos fluxos com o AI Builder e o Copilot.
• Concretizar um projeto integrador ponta a ponta que combine os vários módulos.
• Dominar expressões e a linguagem de definição de fluxos para manipular texto, datas, objetos e matrizes complexos.
• Modelar e consultar dados no Dataverse de forma eficiente, com OData e FetchXML.
• Integrar APIs REST e o Microsoft Graph, gerindo autenticação, paginação e limites de utilização.
• Criar e versionar conectores personalizados [Custom Connectors].
• Implementar tratamento de erros, repetições e padrões de resiliência e desempenho.
• Aplicar práticas de ALM e DevOps com soluções, ambientes, variáveis de ambiente e pipelines.
• Incorporar capacidades de inteligência artificial nos fluxos com o AI Builder e o Copilot.
• Concretizar um projeto integrador ponta a ponta que combine os vários módulos.
Pré-Requisitos
• Conclusão do curso MAPA111 ou conhecimentos equivalentes: gatilhos e ações, variáveis e JSON, condições e ciclos, operações de dados [Compose], aprovações e ação HTTP básica.
• Conta Microsoft 365 com acesso ao Power Automate.
• Recomenda-se acesso a um ambiente com Dataverse e permissões para registar aplicações no Entra ID (para os módulos de Microsoft Graph e conectores personalizados).
• Conhecimentos de utilizador avançado dos ambientes Microsoft 365.
• Conta Microsoft 365 com acesso ao Power Automate.
• Recomenda-se acesso a um ambiente com Dataverse e permissões para registar aplicações no Entra ID (para os módulos de Microsoft Graph e conectores personalizados).
• Conhecimentos de utilizador avançado dos ambientes Microsoft 365.
Exames para Certificações
(não existem exames)
Conteúdos em detalhe
Expressões e Linguagem de Fluxo Avançadas
Sintaxe de expressões e linguagem de definição de fluxos [Workflow Definition Language]
Referências de dados: outputs(), body(), item(), items(), variables() e triggerBody()
Manipulação de texto, números e datas com fusos horários [convertTimeZone]
Tratamento de nulos e valores por omissão [coalesce]
Construir e navegar objetos e matrizes [arrays] complexos
Analisar JSON [Parse JSON] com esquema e dados aninhados
Exercícios
Dataverse como Backend
Tabelas, colunas, chaves e tipos de dados no Dataverse
Relações (1:N e N:N) e colunas de pesquisa [lookup]
Conector Dataverse: Listar Linhas [List rows], Adicionar, Atualizar e Eliminar
Consultas OData: $filter, $select, $expand, $orderby e $top
Consultas com FetchXML
Desempenho e limites em operações sobre linhas
SharePoint vs Dataverse: critérios de escolha
Exercícios
Trigger HTTP
HTTP SharePoint
HTTP para Grupos
HTTP para Utilizadores
HTTP para Outlook
Graph Explorer
Entra ID Pré-autorizado HTTP
Entra ID HTTP
Registo de Aplicações
Conector HTTP
Exercícios
Resiliência e Tratamento de Erros
"Configurar Execução Após [Configure run after]" e captura de falhas
Padrão try/catch/finally com âmbitos [Scope]
Políticas de repetição [retry] e recuo exponencial [exponential backoff]
Idempotência e prevenção de execuções duplicadas
Controlo de concorrência e grau de paralelismo
Tempos-limite [timeouts] e terminação com estado
Notificação e registo de erros com a função result()
Exercícios
ALM e DevOps para Power Platform
Soluções geridas vs não geridas [managed/unmanaged]
Componentes, referências de ligação [connection references] e variáveis de ambiente [environment variables]
Estratégia de ambientes (Desenvolvimento, Teste e Produção)
Pipelines do Power Platform
Power Platform CLI [pac]: exportar, importar e automatizar soluções
Integração com Azure DevOps e GitHub
Convenções de nomes, documentação e versionamento
Exercícios
IA no Power Automate
Visão geral do AI Builder e cenários de aplicação
Processamento de documentos e extração de dados
Ações de IA generativa: criar e resumir texto [prompts/GPT]
Copilot no estúdio de fluxos: criar e descrever fluxos
Boas práticas, créditos e limites de utilização de IA
Exercícios
Projeto Integrador
Encadeamento dos exercícios dos módulos numa solução ponta a ponta
Ingestão de dados, integração via Microsoft Graph e armazenamento no Dataverse
Tratamento de erros, ALM e empacotamento em solução
Camada de IA para classificação e resumo
Entrega, documentação e apresentação